Importation des bases de données

Les bases de données Stata sont importées et converties pour être lues par R.

## [1] "fr_FR.UTF-8/fr_FR.UTF-8/fr_FR.UTF-8/C/fr_FR.UTF-8/fr_FR.UTF-8"

Baromètre Santé 2020

Première approche: favorable ou défavorable à la vaccination en général

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = “provaccin” ; 0 = “antivaccin”. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1  11244 75.6 82.8
## 0   2329 15.7 17.2
## NA  1300  8.7   NA

On recode le diplôme pour homogénéiser au maximum d’une enquête à l’autre.

##                      n    % val%
## Sans diplome       918  6.2  6.2
## Inferieur bac     4432 29.8 29.9
## Bac ou equivalent 3043 20.5 20.6
## Bac +2            1907 12.8 12.9
## Bac +3/4          2220 14.9 15.0
## Bac +5 ou plus    2281 15.3 15.4
## NA                  72  0.5   NA

On recode de même la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    3937 26.5 26.6
## <20.000                  2613 17.6 17.6
## 20 - 99.999              1815 12.2 12.2
## 100.000 - 199.999         793  5.3  5.4
## >=200.000                3379 22.7 22.8
## Agglomération parisienne 2284 15.4 15.4
## NA                         52  0.3   NA

On recode de manière explicite les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                     n    % val%
## Hommes 18-24 ans  610  4.1  4.1
## Femmes 35-44 ans 1134  7.6  7.6
## Femmes 45-54 ans 1394  9.4  9.4
## Femmes 55-64 ans 1637 11.0 11.0
## Femmes 65-74 ans 1501 10.1 10.1
## Femmes 75-85 ans  818  5.5  5.5
## Hommes 25-34 ans  905  6.1  6.1
## Hommes 35-44 ans 1119  7.5  7.5
## Hommes 45-54 ans 1263  8.5  8.5
## Hommes 55-64 ans 1324  8.9  8.9
## Hommes 65-74 ans 1140  7.7  7.7
## Hommes 75-85 ans  535  3.6  3.6
## Femmes 18-24 ans  592  4.0  4.0
## Femmes 25-34 ans  901  6.1  6.1

On recode enfin les terciles de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  3558 23.9 26.6
## 2ème tercile 4379 29.4 32.8
## 3ème tercile 5423 36.5 40.6
## NA           1513 10.2   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables étiquetées sur la vaccination en générale et sur l’attitude vis-à-vis de vaccins spécifiques.

##                       n    % val%
## Très favorable     5013 33.7 36.5
## Plutôt favorable   6231 41.9 45.4
## Plutôt défavorable 1467  9.9 10.7
## Très défavorable    862  5.8  6.3
## Ne sait pas         152  1.0  1.1
## NA                 1148  7.7   NA
##                           n    % val%
## Défavorable à certains 4360 29.3 31.8
## Défavorable à aucun    8974 60.3 65.4
## Défavorable à tous      188  1.3  1.4
## Ne sait pas             203  1.4  1.5
## NA                     1148  7.7   NA

On peut ensuite réaliser les tris croisés sur chacun de ces deux variables recodées.

Vaccination en général 2020 - croisé avec variables explicatives

Vaccination en particulier 2020 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression

On calcule ensuite un logit pour examiner les déterminants d’une attitude favorable plutôt que défavorable envers la vaccination en général.

## 
## Call:
## glm(formula = barometre2020$va1_rec ~ barometre2020$diplome_rec + 
##     barometre2020$sexage_rec + barometre2020$cat_agg6_rec + barometre2020$rev_3K_rec, 
##     family = binomial(logit), na.action = na.omit)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -0.9721  -0.6462  -0.5652  -0.4587   2.2799  
## 
## Coefficients:
##                                                    Estimate Std. Error z value
## (Intercept)                                        -1.10240    0.16340  -6.747
## barometre2020$diplome_recInferieur bac             -0.33362    0.10138  -3.291
## barometre2020$diplome_recBac ou equivalent         -0.32935    0.10638  -3.096
## barometre2020$diplome_recBac +2                    -0.49628    0.11553  -4.296
## barometre2020$diplome_recBac +3/4                  -0.73247    0.11714  -6.253
## barometre2020$diplome_recBac +5 ou plus            -0.84235    0.12260  -6.871
## barometre2020$sexage_recFemmes 35-44 ans            0.09785    0.15612   0.627
## barometre2020$sexage_recFemmes 45-54 ans            0.20202    0.15028   1.344
## barometre2020$sexage_recFemmes 55-64 ans            0.26351    0.14775   1.784
## barometre2020$sexage_recFemmes 65-74 ans            0.35384    0.14878   2.378
## barometre2020$sexage_recFemmes 75-85 ans           -0.01768    0.32025  -0.055
## barometre2020$sexage_recHommes 25-34 ans            0.59970    0.15580   3.849
## barometre2020$sexage_recHommes 35-44 ans            0.34169    0.15269   2.238
## barometre2020$sexage_recHommes 45-54 ans            0.09814    0.15319   0.641
## barometre2020$sexage_recHommes 55-64 ans            0.06391    0.15456   0.414
## barometre2020$sexage_recHommes 65-74 ans            0.02010    0.16026   0.125
## barometre2020$sexage_recHommes 75-85 ans           -0.56082    0.41765  -1.343
## barometre2020$sexage_recFemmes 18-24 ans           -0.06426    0.18838  -0.341
## barometre2020$sexage_recFemmes 25-34 ans            0.61436    0.15512   3.961
## barometre2020$cat_agg6_rec<20.000                  -0.06485    0.07373  -0.880
## barometre2020$cat_agg6_rec20 - 99.999              -0.01623    0.08276  -0.196
## barometre2020$cat_agg6_rec100.000 - 199.999        -0.07312    0.11530  -0.634
## barometre2020$cat_agg6_rec>=200.000                -0.07699    0.06962  -1.106
## barometre2020$cat_agg6_recAgglomération parisienne -0.16832    0.08295  -2.029
## barometre2020$rev_3K_rec2ème tercile               -0.16549    0.06189  -2.674
## barometre2020$rev_3K_rec3ème tercile               -0.39116    0.06681  -5.854
##                                                    Pr(>|z|)    
## (Intercept)                                        1.51e-11 ***
## barometre2020$diplome_recInferieur bac             0.001000 ***
## barometre2020$diplome_recBac ou equivalent         0.001962 ** 
## barometre2020$diplome_recBac +2                    1.74e-05 ***
## barometre2020$diplome_recBac +3/4                  4.03e-10 ***
## barometre2020$diplome_recBac +5 ou plus            6.39e-12 ***
## barometre2020$sexage_recFemmes 35-44 ans           0.530828    
## barometre2020$sexage_recFemmes 45-54 ans           0.178849    
## barometre2020$sexage_recFemmes 55-64 ans           0.074503 .  
## barometre2020$sexage_recFemmes 65-74 ans           0.017392 *  
## barometre2020$sexage_recFemmes 75-85 ans           0.955969    
## barometre2020$sexage_recHommes 25-34 ans           0.000119 ***
## barometre2020$sexage_recHommes 35-44 ans           0.025236 *  
## barometre2020$sexage_recHommes 45-54 ans           0.521754    
## barometre2020$sexage_recHommes 55-64 ans           0.679235    
## barometre2020$sexage_recHommes 65-74 ans           0.900207    
## barometre2020$sexage_recHommes 75-85 ans           0.179335    
## barometre2020$sexage_recFemmes 18-24 ans           0.733023    
## barometre2020$sexage_recFemmes 25-34 ans           7.47e-05 ***
## barometre2020$cat_agg6_rec<20.000                  0.379101    
## barometre2020$cat_agg6_rec20 - 99.999              0.844475    
## barometre2020$cat_agg6_rec100.000 - 199.999        0.525938    
## barometre2020$cat_agg6_rec>=200.000                0.268755    
## barometre2020$cat_agg6_recAgglomération parisienne 0.042445 *  
## barometre2020$rev_3K_rec2ème tercile               0.007491 ** 
## barometre2020$rev_3K_rec3ème tercile               4.79e-09 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 11109  on 12229  degrees of freedom
## Residual deviance: 10874  on 12204  degrees of freedom
##   (2643 observations effacées parce que manquantes)
## AIC: 10926
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 4

Les calculs sur les prochaines parties de l’enquête 2020 comme sur les enquêtes antérieures suivront désormais toutes ce plan.

Très défavorable à la vaccination en général par rapport au reste de la population

Recodages

On code une binaire isolant les personnes très défavorable aux vaccins en génarel (1) des autres (0).

##        n    % val%
## 0  12711 85.5 93.6
## 1    862  5.8  6.4
## NA  1300  8.7   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Régression

Très favorable à la vaccination en général par rapport au reste de la population

On code une binaire isolant les personnes très défavorable aux vaccins en génarel (1) des autres (0).

###Recodage

Très favorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##       n    % val%
## 0  8560 57.6 63.1
## 1  5013 33.7 36.9
## NA 1300  8.7   NA

Régression

Très favorable par raport aux favorables aux vaccins en général

Très défavorables par rapport aux défavorables aux vaccins en général

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste de la population

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste des défavorables aux vaccins en général

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste des favorables aux vaccins en général

Baromètre Santé 2019

Première approche: favorable ou défavorable à la vaccination en général

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##       n    % val%
## 1  2082 20.1 77.2
## 0   616  6.0 22.8
## NA 7654 73.9   NA

On recode le diplome:

##                      n    % val%
## Sans diplome       624  6.0  6.1
## Inferieur bac     3280 31.7 31.8
## Bac ou equivalent 2279 22.0 22.1
## Bac +2            1310 12.7 12.7
## Bac +3/4          1355 13.1 13.1
## Bac +5 ou plus    1463 14.1 14.2
## NA                  41  0.4   NA

On recode la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    2765 26.7 26.8
## <20.000                  1827 17.6 17.7
## 20 - 99.999              1274 12.3 12.3
## 100.000 - 199.999         587  5.7  5.7
## >=200.000                2277 22.0 22.1
## Agglomération parisienne 1587 15.3 15.4
## NA                         35  0.3   NA

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                     n    % val%
## Hommes 18-24 ans  420  4.1  4.1
## Femmes 35-44 ans  866  8.4  8.4
## Femmes 45-54 ans 1071 10.3 10.3
## Femmes 55-64 ans 1126 10.9 10.9
## Femmes 65-74 ans 1026  9.9  9.9
## Femmes 75-85 ans  562  5.4  5.4
## Hommes 25-34 ans  655  6.3  6.3
## Hommes 35-44 ans  787  7.6  7.6
## Hommes 45-54 ans  902  8.7  8.7
## Hommes 55-64 ans  903  8.7  8.7
## Hommes 65-74 ans  720  7.0  7.0
## Hommes 75-85 ans  330  3.2  3.2
## Femmes 18-24 ans  365  3.5  3.5
## Femmes 25-34 ans  619  6.0  6.0

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  2636 25.5 28.2
## 2ème tercile 3273 31.6 35.1
## 3ème tercile 3422 33.1 36.7
## NA           1021  9.9   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées.

##                       n    % val%
## Très favorable      798  7.7 29.2
## Plutôt favorable   1284 12.4 46.9
## Plutôt défavorable  340  3.3 12.4
## Très défavorable    276  2.7 10.1
## Ne sait pas          38  0.4  1.4
## NA                 7616 73.6   NA
##                           n    % val%
## Défavorable à certains  876  8.5 32.0
## Défavorable à aucun    1772 17.1 64.8
## Défavorable à tous       43  0.4  1.6
## Ne sait pas              45  0.4  1.6
## NA                     7616 73.6   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Vaccination en général 2019 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2019 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression

On calcule ensuite un logit pour examiner les déterminants d’une attitude favorable plutôt que défavorable envers la vaccination en général.

Très défavorable à la vaccination en général par rapport au reste de la population

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##       n    % val%
## 0  2422 23.4 89.8
## 1   276  2.7 10.2
## NA 7654 73.9   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Régression

Très favorable à la vaccination en général par rapport au reste de la population

On code une binaire isolant les personnes très défavorable aux vaccins en génarel (1) des autres (0).

###Recodage

Très favorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##       n    % val%
## 0  1900 18.4 70.4
## 1   798  7.7 29.6
## NA 7654 73.9   NA

Régression

Très favorable par rapport aux favorables aux vaccins en général

Très défavorables par rapport aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste de la population

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste des défavorables aux vaccins en général

Défavorables à certains vaccins spécifiques vs reste des favorables aux vaccins en général

Baromètre santé 2017

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1   4950 19.6   79
## 0   1318  5.2   21
## NA 19051 75.2   NA

On recode le diplome:

##                      n    % val%
## Sans diplome      1609  6.4  6.4
## Inferieur bac     8000 31.6 31.7
## Bac ou equivalent 5422 21.4 21.5
## Bac +2            3269 12.9 12.9
## Bac +3/4          3712 14.7 14.7
## Bac +5 ou plus    3246 12.8 12.9
## NA                  61  0.2   NA

On recode la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    6669 26.3 26.4
## <20.000                  4317 17.1 17.1
## 20 - 99.999              3191 12.6 12.6
## 100.000 - 199.999        1476  5.8  5.8
## >=200.000                5717 22.6 22.7
## Agglomération parisienne 3862 15.3 15.3
## NA                         87  0.3   NA

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                     n    % val%
## Hommes 18-24 ans 1187  4.7  4.7
## Femmes 45-54 ans 2663 10.5 10.5
## Femmes 55-64 ans 2927 11.6 11.6
## Femmes 65-75 ans 2787 11.0 11.0
## Hommes 25-34 ans 1792  7.1  7.1
## Hommes 35-44 ans 2066  8.2  8.2
## Hommes 45-54 ans 2347  9.3  9.3
## Hommes 55-64 ans 2337  9.2  9.2
## Hommes 65-75 ans 1867  7.4  7.4
## Femmes 18-24 ans 1090  4.3  4.3
## Femmes 25-34 ans 1925  7.6  7.6
## Femmes 35-44 ans 2331  9.2  9.2

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  7247 28.6 30.0
## 2ème tercile 8269 32.7 34.3
## 3ème tercile 8615 34.0 35.7
## NA           1188  4.7   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées.

##                        n    % val%
## Très favorable      1612  6.4 25.4
## Plutôt favorable    3338 13.2 52.7
## Plutôt défavorable   877  3.5 13.8
## Très défavorable     441  1.7  7.0
## Ne sait pas           67  0.3  1.1
## NA                 18984 75.0   NA
##                            n    % val%
## Défavorable à certains  2392  9.4 37.8
## Défavorable à aucun     3740 14.8 59.0
## Défavorable à tous        93  0.4  1.5
## Ne sait pas              110  0.4  1.7
## NA                     18984 75.0   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Vaccination en général 2017 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2017 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0   5827 23.0   93
## 1    441  1.7    7
## NA 19051 75.2   NA

Régression

Très pro vs reste

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0   4656 18.4 74.3
## 1   1612  6.4 25.7
## NA 19051 75.2   NA

Régression

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Restriction aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins vs reste

Régression

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste

Baromètre santé 2016

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1  11601 76.2 76.4
## 0   3592 23.6 23.6
## NA    23  0.2   NA

On recode le diplome. Malheureusement, les regroupements pour les diplomes en 2016 ne sont pas compatibles avec ceux des autres enquêtes: les Bac+2 et 3 sont mêlés entre eux, les bac+4 sont regroupés avec les bac+5 et plus.

##                      n    % val%
## Sans diplome       861  5.7  5.7
## Inférieur au bac  4966 32.6 32.7
## Bac ou equivalent 3207 21.1 21.1
## Bac +2/+3         3495 23.0 23.0
## Bac+4 ou plus     2663 17.5 17.5
## NA                  24  0.2   NA

On recode la categorie d’agglomération:

## NULL
##                             n    % val%
## Rural                    4116 27.1 27.1
## <20.000                  2539 16.7 16.7
## 20 - 99.999              1902 12.5 12.5
## 100.000 - 199.999         821  5.4  5.4
## >=200.000                3449 22.7 22.7
## Agglomération parisienne 2389 15.7 15.7

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                     n    % val%
## Hommes 18-24 ans  907  6.0  6.0
## Femmes 45-54 ans 1624 10.7 10.7
## Femmes 55-64 ans 1736 11.4 11.4
## Femmes 65-75 ans 1426  9.4  9.4
## Hommes 25-34 ans 1044  6.9  6.9
## Hommes 35-44 ans 1254  8.2  8.2
## Hommes 45-54 ans 1374  9.0  9.0
## Hommes 55-64 ans 1323  8.7  8.7
## Hommes 65-74 ans  992  6.5  6.5
## Femmes 18-24 ans  851  5.6  5.6
## Femmes 25-34 ans 1244  8.2  8.2
## Femmes 35-44 ans 1441  9.5  9.5

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  4016 26.4 27.3
## 2ème tercile 4769 31.3 32.5
## 3ème tercile 5906 38.8 40.2
## NA            525  3.5   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées.

##                       n    % val%
## Très favorable     3941 25.9 25.9
## Plutôt favorable   7660 50.3 50.3
## Plutôt défavorable 2551 16.8 16.8
## Très défavorable   1041  6.8  6.8
## Ne sait pas          23  0.2  0.2
##                           n    % val%
## Défavorable à certains 6234 41.0 41.0
## Défavorable à aucun    8688 57.1 57.1
## Défavorable à tous      203  1.3  1.3
## Ne sait pas              91  0.6  0.6

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Vaccination en général 2016 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2016 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0  14152 93.0 93.1
## 1   1041  6.8  6.9
## NA    23  0.2   NA

Régression

Très pro vs reste

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0  11252 73.9 74.1
## 1   3941 25.9 25.9
## NA    23  0.2   NA

Régression

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Restriction aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins vs reste

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste

Baromètre santé 2014

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1  12518 80.1 80.4
## 0   3054 19.5 19.6
## NA    63  0.4   NA

On recode le diplome:

##                      n    % val%
## Sans diplome       927  5.9  5.9
## Inferieur bac     5674 36.3 36.4
## Bac ou equivalent 3154 20.2 20.2
## Bac +2            2024 12.9 13.0
## Bac +3/4          2065 13.2 13.2
## Bac +5 ou plus    1759 11.3 11.3
## NA                  32  0.2   NA

On recode la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    4026 25.7 26.0
## <20.000                  2742 17.5 17.7
## 20 - 99.999              2019 12.9 13.0
## 100.000 - 199.999         907  5.8  5.9
## >=200.000                3408 21.8 22.0
## Agglomération parisienne 2392 15.3 15.4
## NA                        141  0.9   NA

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                     n    % val%
## Hommes 18-24 ans  966  6.2  6.2
## Femmes 45-54 ans 1679 10.7 10.7
## Femmes 55-64 ans 1596 10.2 10.2
## Femmes 65-75 ans 1313  8.4  8.4
## Hommes 25-34 ans 1227  7.8  7.8
## Hommes 35-44 ans 1501  9.6  9.6
## Hommes 45-54 ans 1369  8.8  8.8
## Hommes 55-64 ans 1294  8.3  8.3
## Hommes 65-74 ans  834  5.3  5.3
## Femmes 18-24 ans 1040  6.7  6.7
## Femmes 25-34 ans 1296  8.3  8.3
## Femmes 35-44 ans 1520  9.7  9.7

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  3781 24.2 25.7
## 2ème tercile 5215 33.4 35.5
## 3ème tercile 5710 36.5 38.8
## NA            929  5.9   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées.

##                       n    % val%
## Très favorable     3814 24.4 24.4
## Plutôt favorable   8704 55.7 55.7
## Plutôt défavorable 2066 13.2 13.2
## Très défavorable    988  6.3  6.3
## Ne sait pas          63  0.4  0.4
##                           n    % val%
## Défavorable à certains 6778 43.4 43.4
## Défavorable à aucun    8554 54.7 54.7
## Défavorable à tous      217  1.4  1.4
## Ne sait pas              86  0.6  0.6

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement.

Vaccination en général 2014 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2014 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0  14584 93.3 93.7
## 1    988  6.3  6.3
## NA    63  0.4   NA

Régression

Très pro vs reste

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0  11758 75.2 75.5
## 1   3814 24.4 24.5
## NA    63  0.4   NA

Régression

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Restriction aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins vs reste

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste

Baromètre santé 2010

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1   5875 21.2 62.3
## 0   3552 12.8 37.7
## NA 18226 65.9   NA

On recode le diplome:

##                       n    % val%
## Sans diplome       2664  9.6  9.6
## Inferieur bac     11621 42.0 42.0
## Bac ou equivalent  4929 17.8 17.8
## Bac +2             3205 11.6 11.6
## Bac +3/4           2886 10.4 10.4
## Bac +5 ou plus     2348  8.5  8.5

On recode la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    7612 27.5 27.5
## <20.000                  5233 18.9 18.9
## 20 - 99.999              3473 12.6 12.6
## 100.000 - 199.999        1406  5.1  5.1
## >=200.000                6071 22.0 22.0
## Agglomération parisienne 3858 14.0 14.0

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge. La variable n’étant pas nativement dans la base de données, on la crée depuis les deux variables séparées RS_SEXE et RS2 .

Autre: 15-18 ans

##                n    % val%
## 18 - 24 ans 2474  8.9  9.3
## 25 -34 ans  4297 15.5 16.1
## 35 - 44 ans 5368 19.4 20.1
## 45 - 54 ans 4637 16.8 17.4
## 55 -64 ans  5042 18.2 18.9
## 65 -74 ans  2957 10.7 11.1
## 75 -85 ans  1922  7.0  7.2
## NA           956  3.5   NA
## [1] n    %    val%
## <0 lignes> (ou 'row.names' de longueur nulle)

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  7593 27.5 29.9
## 2ème tercile 9853 35.6 38.7
## 3ème tercile 7988 28.9 31.4
## NA           2219  8.0   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées.

##                        n    % val%
## Très favorable      1384  5.0 14.6
## Plutôt favorable    4491 16.2 47.4
## Plutôt défavorable  1890  6.8 19.9
## Très défavorable    1662  6.0 17.5
## Ne sait pas           52  0.2  0.5
## NA                 18174 65.7   NA
##                            n    % val%
## Défavorable à certains  5265 19.0 55.5
## Défavorable à aucun     2330  8.4 24.6
## Défavorable à tous       975  3.5 10.3
## Ne sait pas              859  3.1  9.1
## 5                         50  0.2  0.5
## NA                     18174 65.7   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement. Niveau de référence “0”

Vaccination en général 2010 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2010 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression: défavorables (1) par rapport aux favorables (0)

Recodage très défavorable et plutôt favorable

Très défavorable à cerains vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0   7765 28.1 82.4
## 1   1662  6.0 17.6
## NA 18226 65.9   NA

Plutôt défavorable à cerains vaccins = 1 ; 0 sinon. Scénario de référence: 0.

##        n    % val%
## 0   7537 27.3   80
## 1   1890  6.8   20
## NA 18226 65.9   NA

Plutôt anti vs reste

Plutôt défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

Très anti vs reste

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

Très pro vs reste

Recodage

Très favorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0   8043 29.1 85.3
## 1   1384  5.0 14.7
## NA 18226 65.9   NA

Régression très favorables vs reste

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Très favorables (1) vs favorables (0)

Restriction aux défavorables aux vaccins en général

Très défavorables (1) vs favorables (0)

Défavorables à certains vaccins vs reste

Régression

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste

Baromètre santé 2005

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On prend comme valeur de référence 1: être provaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1  22841 74.9 89.5
## 0   2673  8.8 10.5
## NA  5000 16.4   NA

On recode le diplôme:

##                       n    % val%
## Sans diplome       3780 12.4 12.6
## Inferieur bac     12307 40.3 41.1
## Bac ou equivalent  5205 17.1 17.4
## Bac +2             3458 11.3 11.6
## Bac +3/4           2973  9.7  9.9
## Bac +5 ou plus     2185  7.2  7.3
## NA                  606  2.0   NA

On recode la categorie d’agglomération:

##                             n    % val%
## Rural                    7891 25.9 26.1
## <20.000                  5335 17.5 17.6
## 20 - 99.999              4062 13.3 13.4
## 100.000 - 199.999        1762  5.8  5.8
## >=200.000                7275 23.8 24.1
## Agglomération parisienne 3906 12.8 12.9
## NA                        283  0.9   NA

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                    n    % val%
## Femme 18-24 ans 1884  6.2  6.7
## Femme 25-34 ans 3421 11.2 12.1
## Femme 35-44 ans 3144 10.3 11.1
## Femme 45-54 ans 2820  9.2 10.0
## Femme 55-64 ans 2692  8.8  9.5
## Femme 65-75 ans 2165  7.1  7.7
## Homme 18-24 ans 1573  5.2  5.6
## Homme 25-34 ans 2772  9.1  9.8
## Homme 35-44 ans 2449  8.0  8.7
## Homme 45-54 ans 2096  6.9  7.4
## Homme 55-64 ans 1823  6.0  6.5
## Homme 65-75 ans 1387  4.5  4.9
## NA              2288  7.5   NA

On recode les catégories de revenu:

##                           n    % val%
## [1] Moins de 900 euros 7716 25.3 25.3
## [2] 900-1500 euros     8599 28.2 28.2
## [3] Plus de 1500 euros 8240 27.0 27.0
## [4] Manquant           5959 19.5 19.5
##                 n    % val%
## 1er tercile  7716 25.3 31.4
## 2ème tercile 8599 28.2 35.0
## 3ème tercile 8240 27.0 33.6
## NA           5959 19.5   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées. En 2005, la question sur le rapport spécifique à telle ou telle vaccination n’est posée qu’aux personnes plutôt ou très défavorable à la vaccination en générale. La réponse sur ce point est décomposée en plus d’une vingtaine de variables, recombinées ici.

##                        n    % val%
## Très favorable     10541 34.5 41.1
## Plutôt favorable   12300 40.3 48.0
## Plutôt défavorable  1720  5.6  6.7
## Très défavorable     953  3.1  3.7
## Ne sait pas          137  0.4  0.5
## NA                  4863 15.9   NA

On recode la variable va2: 1 pour “défavorable à certains vaccins”, 0 autrement. On prend “défavorable à tous” (0) comme scénario de référence.

Vaccination en général 2005 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2005 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression: défavorables aux vaccins (1) par rapport aux favorables

Très anti Vs reste

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon. Scénario de référence: 0.

##        n    % val%
## 0  24561 80.5 96.3
## 1    953  3.1  3.7
## NA  5000 16.4   NA

Régression

Très pro vs reste

Recodage

Très favorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##        n    % val%
## 0  14973 49.1 58.7
## 1  10541 34.5 41.3
## NA  5000 16.4   NA

Régression

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Restriction aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins vs défavorable à tous

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

En 2005, la question sur “être défavorable à certains vaccins” n’est pas posée aux répondants qui se sont déclarés favorables aux vaccins en général.

%{r régressions defavcertainspro 2005, echo=FALSE} %library(GGally) %library(forestmodel) %reg_favspecifiques_2005 <- glm(provax2005$defav_certains~ provax2005$diplome_rec + provax2005$sexage_rec + provax2005$cat_agg6_rec + provax2005$rev_3K_rec, %na.action=na.omit, family=binomial(logit)) %## ggcoef_model(reg_proanti_2005, exponentiate = TRUE) % forest_model(reg_favspecifiques_2005, recalculate_width= TRUE) %

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste

Baromètre santé 2000

Pro-anti

Recodages

On recode la variable va1 en une variable binaire: 1 = provaccin ; 0 = antivaccin. On affiche le tableau des fréquences de la nouvelle variable.

##        n    % val%
## 1  11997 87.7 91.4
## 0   1123  8.2  8.6
## NA   565  4.1   NA

On recode le diplôme:

##                      n    % val%
## Sans diplome      1308  9.6 10.1
## Bac +3/4          1236  9.0  9.6
## Bac +5 ou plus     849  6.2  6.6
## Inferieur bac     6219 45.4 48.2
## Bac ou equivalent 2066 15.1 16.0
## Bac +2            1219  8.9  9.5
## NA                 788  5.8   NA

La catégorie d’agglomération est absente du baromètre 2000.

On recode les catégories croisées de sexe et d’âge:

##                    n    % val%
## Femme 18-24 ans  762  5.6  6.1
## Femme 25-34 ans 1724 12.6 13.7
## Femme 35-44 ans 1401 10.2 11.1
## Femme 45-54 ans 1213  8.9  9.6
## Femme 55-64 ans  992  7.2  7.9
## Femme 65-75 ans 1008  7.4  8.0
## Homme 18-24 ans  614  4.5  4.9
## Homme 25-34 ans 1391 10.2 11.1
## Homme 35-44 ans 1163  8.5  9.2
## Homme 45-54 ans  976  7.1  7.8
## Homme 55-64 ans  742  5.4  5.9
## Homme 65-75 ans  602  4.4  4.8
## NA              1097  8.0   NA

On recode les catégories de revenu:

##                 n    % val%
## 1er tercile  2148 15.7 17.5
## 3ème tercile 3355 24.5 27.4
## 2ème tercile 6760 49.4 55.1
## NA           1422 10.4   NA

Tris croisés

On crée d’abord des variables labellisées. On recode la variable q184i21, qui regroupe les personnes qui, défavorables aux vaccins en général, sont également défavorables à tous les vaccins.

##                       n    % val%
## Très favorable     5656 41.3 43.0
## Plutôt favorable   6341 46.3 48.2
## Plutôt défavorable  746  5.5  5.7
## Très défavorable    377  2.8  2.9
## Ne sait pas          43  0.3  0.3
## NA                  522  3.8   NA
##                            n    % val%
## Défavorables à tous      266  1.9 23.7
## Défavorable à certains   857  6.3 76.3
## NA                     12562 91.8   NA

Vaccination en général 2000 - croisé avec variables explicatives

Vaccination spécifique 2000 - croisé avec variables explicatives

Calcul de la régression: probabilité de se montrer défavorable aux vaccins plutôt que favorable

1: être défavorable aux vaccins 0: être favorable aux vaccins

Très anti Vs reste

Recodage

Très défavorable aux vaccins = 1 ; 0 si favorable ou plutôt défavorable.

##        n    % val%
## 0  12743 93.1 97.1
## 1    377  2.8  2.9
## NA   565  4.1   NA

Régression

Très pro vs reste

Recodage

Très favorable aux vaccins = 1 ; 0 sinon.

##       n    % val%
## 0  7464 54.5 56.9
## 1  5656 41.3 43.1
## NA  565  4.1   NA

Régression

1: si très favorable 0: si défavorable ou plutôt favorable

Restriction aux favorables aux vaccins en général

Restriction aux défavorables aux vaccin en général

Défavorables à certains vaccins vs défavorables à tous

Etre défavorable à certains vaccins vs reste de la population

Restriction aux favorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs. reste

En 2000, la question sur “être défavorable à certains vaccins” n’est pas posée aux répondants qui se sont déclarés favorables aux vaccins en général.

%{r régressions defavcertainspro 2000, echo=FALSE} %library(GGally) %library(forestmodel) %reg_favspecifiques_2000 <- glm(provax2000$defav_certains ~ provax2000$diplome_rec + provax2000$sexage_rec + provax2000$rev_3K_rec, na.action=na.omit, %family=binomial(logit)) %## ggcoef_model(reg_proanti_2000, exponentiate = TRUE) %forest_model(reg_favspecifiques_2000, recalculate_width=TRUE) %

Restriction aux défavorables aux vaccins en général: défavorables à certains vs reste